Apache Cassandra – Lenguaje Python

Apache Cassandra es un almacén de datos NoSQL de la familia de columnas diseñado para el almacenamiento persistente de escritura pesada en aplicaciones web y proyectos de datos de Python.

Python con recursos de Cassandra

Cassandra se usa comúnmente con Python para demandas de aplicaciones de escritura intensiva. Los siguientes tutoriales recorren varias de las bibliotecas auxiliares que se pueden usar para interactuar con Cassandra, con y sin marcos web como Django.

Cómo las empresas utilizan Cassandra

Estos recursos están escritos por equipos de ingeniería en organizaciones que tienen implementaciones de Cassandra a gran escala. Las publicaciones cubren temas como monitoreo, escalado y uso con miles de millones de registros.

• Cómo Discord almacena miles de millones de mensajes
  habla sobre la evolución del sistema de almacenamiento de mensajes a gran escala de Discord desde una instancia de MongoDB a Cassandra para almacenar mensajes en un clúster replicado y distribuido.

• Monitoreo de Cassandra a escala
  explica cómo el equipo de ingeniería de Yelp utiliza Cassandra para complementar sus instancias de MySQL y ElasticSearch. La publicación hace un buen trabajo al enumerar las señales de advertencia para monitorear y proporciona un breve ejemplo de un problema con la replicación que podría detectarse con su enfoque.

• Cómo Uber gestiona un millón de escrituras por segundo utilizando Mesos y Cassandra en varios centros de datos
  muestra por qué Uber necesita datos precisos en tiempo real a gran escala para que las operaciones de sus conductores y pasajeros funcionen correctamente. La publicación entra en la arquitectura general que utilizan, incluido el tamaño del clúster, la latencia tolerable y otras bibliotecas en su pila.

Recursos generales de Cassandra

Apache Cassandra se puede utilizar independientemente de las aplicaciones de Python para el almacenamiento y la consulta de datos. La curva de aprendizaje para comenzar es similar a la de otros almacenes de datos NoSQL, pero el escalado, el rendimiento y la supervisión pueden ser un desafío. Los siguientes recursos se enfocan en abordar esos problemas basados ​​en equipos que han sentido el dolor y, a menudo, han lanzado sus herramientas resultantes como proyectos de código abierto.

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